摘要：
提纲：机器学习为什么可能？引入计算橙球概率问题通过用Hoeffding's inequality解决上面的问题，并得出PAC的概念，证明采样数据学习到的h的错误率可以和全局一致是PAC的将得到的理论应用到机器学习，证明实际机器是可以学习 机器学习的大多数情况下是让机器通过现有的训练集（D）的学习以获得预测未知数据的能力，即选择一个最佳的h做为学习结果，那么这种预测是可能的么？为什么在采样数据上得到的h可以认为适用于全局，也就是说其泛化性的本质是什么？ 课程首先引入一个情景： 如果有一个装有很多（数量很大以至于无法通过数数解决）橙色球和绿色球的罐子，我们能不能推断橙色球的比例？ 很明显的 阅读全文
